• 한국정밀공학회지
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• 제10권4호
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• pp.142-151
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• 1993

An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.156-161
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• 1992

본 연구에서는 이송축 직류 서보 모터의 전류신호와 NC정보를 이용해서 선삭 가공상태를 감시하는 시스템을 개발하였다. 모터 전류는 가공 부하의 상태를 잘 나 타내며, NC 장치에 내장되어 있기 때문에 신호 검출을 위한 별도의 센서가 필요 없어 서 공구가 수시로 바뀌는 NC작업 감시를 위한 유효한 신호이다. 또 NC 정보로부터 작업을 예측함으로써 감시 대상을 명확히 하고 신뢰성을 높이고자 하였다. 전체적인 감시 시스템의 프로그래밍 언어로는 C를 사용하여, 실시간 감시처리를 가능하게 하였 다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권1호
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• pp.64-71
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• 2006

Ultraprecision machining and MEMS technology have been taken more and more important position in machining of microparts. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro parts to micro products. Also, the method of micro-grooving using micro endmill is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This investigation deals with state monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. Characteristic evaluation of AE raw signal, AE hit and frequency analysis for condition monitoring is presented. Also, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by the fuzzy C-means algorithm.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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• pp.89-94
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• 1993

최근들어 공작기계의 급속한 발전은 절삭작업의 자동화와 무인화를 가능하게 만들었으며 이에따라 절삭가공의 완전한 무인화를 실현하기 이해서는 절삭가공중 발생하는 각종 이상 상태를 in-process로 감시하고 검출하는것이 매우 중요하게 되었다. 이상상태는 절삭공구의 마모나 파손, 채터진동의 발생, 절삭가공에 방해를 주는 절삭칩등을 들수 있으며 이 같은 현상을 검출하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 내식성,내마모성,내열성 및 기계적 성질이 우수하거나 절삭시 가공 경화성이 크고, 열 전도성이 불량하며, 공구재료와 응착이 쉬어 난색재로 알려지고 톱니형 연속칩이 주로 발생하는 STS304를 선택하여 절삭실험을 하였다. 절삭 조건에 따른 칩 형태를 관찰하여, 절삭조건과 절삭력을 이용하여 칩의 형태를 분류하였으며, 절삭가공중에 칩형태를 검출 할수 있는 가능성에 대하여 연구 하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제6권2호
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• pp.112-118
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• 1997

Characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditions, tool materials, and tool geometry in metal cutting. Relation between AE signal and tool wear was investigated experimentally. Experiment is carried out by interrupted cutting for SCM420 workpiece with TiN coating tool on HSS material. AE RMS voltage and count per event were increased according to tool wear. The major results are as follows : 1) AE RMS value is nearly constant as cutting speed changes, but is rapidly increase as feed rate increases. 2) AE RMS value and Count per Event increase as tool wear increases. 3) It is more effective to monitor tool wear by Incremental rate of AE RMS value than by Incremental rate of count per event.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.235-241
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• 1993

생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.131-134
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• 1995

The high efficiency and accuracy in machining the die material can be abtained in high speed machining, so it is necessary to analyze the mechanism of high speed cutting process : cutting force, flank wear. The tool dynomometer with high natural frequency is newly developed. With this device, the mechanism of high speed cutting process is investigated according to speed and feedate.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.259-262
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• 1998

DNC(Distributed Numerical controller)는 제품을 생산하기 위해 현장용 컴퓨터를 이용하여 공작기계 및 주변장치를 제어하고 감시한다. 본 논문에서는 SFC/OP(Shop Floor Control/point of Production) 시스템과 연계시키기 위한 DNC 시스템의 구조를 제시한다. 본 시스템은 도면 정보를 유기적으로 연결하여 작업절차서를 조회하고, 작업절차서 및 NC 프로그램/공구 보정 데이타를 인덱스 데이터베이스화하고, 소재·지그·공구를 연계한다. 또한 생산정보를 빠르고 능동적으로 현장 작업자에게 전달하고, 기계의 상태정보를 기계로부터 직접 수집함으로써 실시간 모니터링이 가능하다. 분석 및 설계단계에서는 실시간으로 발생하는 이벤트를 처리하기 위해 상태전이도(State Transition Diagram)를 사용한다. 서버 DBMS(Database Management System)로 관계형 데이터베이스를 채택한 Oracle을 사용하였고, 프로그램 개발도구로는 Developer 2000, Microsoft Visual C++ 5.0을 사용하여 구현한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.84-87
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• 2001

The high speed machining which cam improve the production and quality has been remarkable in die/mold industry with the growth of parts and materials industries. The speed of machine tool increases, but on the other hand, the response of sensors I not being improved. Therefore, the condition monitoring techniques for the machine too, tool and workpiece in high speed machining are incomplete. In this study, characteristics of the tool edge roughness were verified from the high frequency components of cutting force signals acquired by the high speed dynamometer. Also, the experimental evaluation technique for the machinability and condition monitoring in high speed machining was established by analyzing the cutting force, acceleration and surface roughness.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권12호
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• pp.120-129
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• 1995

This study introduces a tool wear monitoring technology in face milling operation comprised of an unsupervised neural network. The monitoring system employs two types of sensor signal such as cutting force and acceleration in sensory detection state. The RMS value and band frequency energy of the sensor signals are calculated for te input patterns of neural network. ART2 neural network, which is capable of self organizing without supervised learning, is used for clustering of tool wear states. The experimental results show that tool wear can be effectively detected under various cutting conditions without prior knowledge of cutting processes.